Tối ưu hóa hiệu suất của DeepSeek-R1 trên AWS bằng cách sử dụng các phiên bản GPU liên quan đến một số chiến lược chính:
1. Chọn phiên bản GPU đúng **
Để có hiệu suất tối ưu với DeepSeek-R1, điều quan trọng là chọn loại thể hiện dựa trên GPU cung cấp đủ bộ nhớ và tính toán công suất. Trường hợp ML.P5E.48xlarge rất được khuyến khích vì nó đi kèm với GPU 8 NVIDIA H200, cung cấp 1128 GB bộ nhớ GPU, rất cần thiết để xử lý các mô hình lớn như DeepSeek-R1 [9]. Các trường hợp khác như ML.G6E.12XLARGE và ML.G6E.48XLARGE cũng đã cho thấy hiệu suất tuyệt vời cho các mô hình chưng cất DeepSeek-R1 khác nhau [1].2. Model Sharding qua GPUS **
Khi sử dụng các trường hợp có nhiều GPU, việc thu thập mô hình trên tất cả các GPU có sẵn có thể cải thiện đáng kể hiệu suất. Điều này cho phép mô hình được phân phối và xử lý song song, tăng cường thông lượng và giảm độ trễ [1].3. Tối ưu hóa cấu hình mô hình **
Sử dụng container suy luận mô hình lớn (LMI) với các tham số được tối ưu hóa có thể giúp đạt được hiệu suất tốt hơn. Ví dụ: cài đặt `MAX_MODEL_LEN` thành giá trị phù hợp có thể đảm bảo xử lý hiệu quả các chuỗi đầu vào dài mà không cần phân phối hoặc lưu trữ tiền tố [1].4. Kích thước đồng thời và hàng loạt **
Tăng sự đồng thời và sử dụng kích thước lô lớn hơn có thể cải thiện thông lượng, đặc biệt là trong các kịch bản suy luận thời gian thực. Tuy nhiên, điều quan trọng là phải cân bằng đồng thời với các tài nguyên có sẵn để tránh quá tải thể hiện [1].5. Tối ưu hóa phần mềm **
Việc sử dụng tối ưu hóa phần mềm có sẵn trong các khung như NVIDIA NIM có thể tăng cường hơn nữa hiệu suất. Những tối ưu hóa này có thể đơn giản hóa việc triển khai và đảm bảo hiệu quả cao trong các hệ thống AI tác nhân [4].6. Giám sát và kiểm tra **
Luôn thực hiện kiểm tra kỹ lưỡng với bộ dữ liệu cụ thể và các mẫu lưu lượng truy cập của bạn để xác định cấu hình tối ưu cho trường hợp sử dụng của bạn. Điều này bao gồm đánh giá độ trễ từ đầu đến cuối, thông lượng, thời gian đến mã thông báo đầu tiên và độ trễ giữa các lần [1].7. Hiệu quả chi phí **
Trong khi tập trung vào hiệu suất, hãy xem xét hiệu quả chi phí bằng cách tận dụng các kế hoạch tiết kiệm hoặc các trường hợp tại chỗ cho các nhiệm vụ không thực tế. Điều này có thể giúp cân bằng nhu cầu hiệu suất với các ràng buộc ngân sách [3].Bằng cách thực hiện các chiến lược này, bạn có thể tối ưu hóa hiệu quả hiệu suất của DeepSeek-R1 trên AWS bằng cách sử dụng các phiên bản GPU.
Trích dẫn:
.
.
[3] https://community.aws/content/2rhRJI6cxBa1Ib5f3TjsfPadpXs/deploying-deepseek-r1-distill-llama-70b-for-batch-inference-on-aws-graviton4?lang=en
[4] https:
[5] https://community.aws/content/2sEuHQlpyIFSwCkzmx585JckSgN/deploying-deepseek-r1-14b-on-amazon-ec2?lang=en
[6] https://vagon
.
.
.
[10] https://community.aws/content/2Z6DlAohx12yuNoEAs7qb5YTH0q/leveraging-deepseek-r1-on-aws?lang=en